MAPAS Y DOCUMENTACIÓN

Columna

Mapas

En el siguiente podras acceder a los mapas realizados por el Equipo Técnico de la Oficina General de Gestión del Riesgo y Adaptación al Cambio Climático, asi como el “PLAN DE PREVENCIÓN Y REDUCCIÓN DEL RIESGO DE DESASTRES DE LA UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS 2024-2030”.

Mapas y PPRRD:

https://drive.google.com/drive/folders/1b3eeCcgKM2I6HGIGuGJFLKwZbYkvyhUe?usp=drive_link

DIEGO MORANTE SUAREZ

Oficina General de Gestión del Riesgo y Adaptación al Cambio Climático

GEOVISOR #1 https://www.facebook.com/Diegomorantesuarez/

GEOVISOR #2 https://www.linkedin.com/in/diego-humberto-morante-suarez-b38a43279/

DRIVE: https://drive.google.com/drive/folders/1b3eeCcgKM2I6HGIGuGJFLKwZbYkvyhUe?usp=drive_link

 

Columna

Visualizacion

Columna

Información

El PPRRD de la UNMSM 2024-2030, es un instrumento técnico orientado en el mediano plazo a convertirse en un documento que permita la eficiente implementación de la prevención y reducción del riesgo de desastres en el contexto universitario. Es presentado en cuatro (04) principales capítulos y se ha elaborado en el marco de los principios de protección, solidaridad social y sostenibilidad, considerando los enfoques territoriales de inclusión, interculturalidad y desarrollo sostenible; en concordancia la Política Nacional de Gestión del Riesgo de Desastres (GRD) al 2050 y el Plan Nacional de Gestión del Riesgo de Desastres 2022-2030, distribuidos en los siguientes capítulos:

El Capítulo I, desarrolla los aspectos generales, como el marco normativo que sustenta la elaboración del presente instrumento técnico; la metodología seguida para su elaboración y finaliza con la descripción de las principales características de la UNMSM.

El Capítulo II, presenta el diagnóstico institucional de los avances en la incorporación de la GRD en los instrumentos de gestión institucional y territorial, determinación de roles, funciones, estrategias y capacidad operativa en materia de GRD, incidiendo en los componentes prospectivos y correctivos de la GRD de la UNMSM; complementándose con el diagnóstico territorial de la Ciudad Universitaria y sus principales sedes, lo cual implica la priorización de peligros, identificación de zonas críticas y elementos expuestos, así como el análisis de la vulnerabilidad y determinación de niveles de riesgo de desastres.

El Capítulo III, contempla el desarrollo y formulación de propuestas a mediano plazo (2030) a partir del análisis de articulación con las principales políticas de carácter nacional y de los planes e instrumentos de la Universidad vinculados en materia de GRD, también contempla la determinación de objetivos a partir del cual se desprenden las actividades, programas y proyectos con el fin de corregir o evitar situaciones de riesgo de desastres y la identificación de posibles fuentes de financiamiento.

Finalmente, el Capítulo IV, describe los principales aspectos a tener en cuenta en la implementación del plan, referido a los responsables del seguimiento y de evaluación en intervenciones programadas en el Plan de Prevención y Reducción del Riesgo de Desastres de la UNMSM 2024-2030.

INCENDIOS

columna

Incendio

columna

Descripción

Modelamiento El Registro de grandes incendios ocurridos en Lima Metropolitana y el Plan de Contingencia ante Incendios muestra que las características que influyen en la generación y propagación de los incendios urbanos son:

  • La presencia de zonas comerciales formales e informales tugurizadas, de las cuales las informales presentan fuerte vulnerabilidad.

  • Presencia de locales comerciales que funcionan en casonas coloniales y republicanas construidas con materiales como quincha, madera y adobe.

  • Calles estrechas y concurridas por vendedores ambulantes que dificultan el acceso de vehículos de ayuda como bomberos y ambulancias.

  • Almacenes clandestinos, que acumulan materiales inflamables.

Las características mencionadas si bien importantes, no registran una base georreferenciada; por lo que será necesario trabajarlo a futuro. Para el presente Plan se trabajará con la información de factores de construcción y accesibilidad, que favorecen la propagación del fuego en las 13 sedes de la UNMSM en Lima Metropolitana.

Distancia a la estación de bomberos La variable Distancia a la estación de bomberos está relacionada al tiempo que requieren los bomberos para llegar al lugar del siniestro para contener el fuego, se calcula que para 1 Km de distancia hay 1 minuto de tiempo de llegada según el Método de Meseri

Densidad de Incendios Urbanos en Lima Metropolitana Los factores desencadenantes son aquellos que conllevan a que un peligro o un incendio se presente, esto se debe a las fallas en las instalaciones eléctricas, fugas de combustible, manejo inadecuado de materiales inflamables entre otros. En el modelado de los registros de Incendios en Lima Metropolitana se trabajó con un registro de incendios de enero a noviembre del 2023, los cuales se clasificaron en 5 rangos que van desde el rango I1 (áreas con menos registros de incendios, hasta 4 incendios/km2) hasta el I5 (áreas con más registros de incendios, más de 19 incendios/km2)

Carga Combustible

puedes acercarte a cada sede para poder conocer esta temática

SOSTENIBILIDAD AMBIENTAL

Columna A

Residuos Sólidos y Energía Renovables

Columna A

Descripción

Residuos solidos

La gestión de residuos sólidos en la Universidad Nacional Mayor de San Marcos no se realiza de manera eficiente ya que no se ha implementado una política formal de esta. Si bien es cierto se hizo el intento de plantear propuestas de segregación de residuos sólidos por facultad pero no se ha realizado de manera óptima ya que el destino de los residuos termina siendo el mismo contenedor que va al camión recolector.

Energias renovables

En la Universidad Nacional Mayor de San Marcos, se destaca los paneles solares que que alimentan cargadores de celulares, luminarias de paraderos y postes de ilumnación cerca a la Residencia Universitaria.

Residuos Sólidos Descripción
Centro de Acopio
Botadero
Tachos de segregación
Tachos con Acumulación
Acumulación en techos de edificación
Edificación
Energía Renovables Descripción
Paneles Solares
Paraderos de Bus Perimetral
Edificación
---
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```{r setup, include=FALSE}

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library(paletteer)
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library(leaflet.providers)
library(htmltools)
library(fontawesome)
library(plotly)
library(paletteer)
# Cambiar la fuente del título
tags$h1(style = "font-family: Arial, sans-serif;", "OGGRAC")



botadero <- read_sf(dsn ="C:/Users/diego/Documents/OGRAC/residuos solidos/wgs84/botadero_residuos.shp")
centro_acopio <- read_sf(dsn ="C:/Users/diego/Documents/OGRAC/residuos solidos/wgs84/centro_acopio.shp")
edificación <- read_sf(dsn ="C:/Users/diego/Documents/OGRAC/residuos solidos/wgs84/edificación.shp")

polig_acumulacion <- read_sf(dsn ="C:/Users/diego/Documents/OGRAC/residuos solidos/wgs84/polig_acumulacion.shp")
puntos_acumulacion <- read_sf(dsn ="C:/Users/diego/Documents/OGRAC/residuos solidos/wgs84/puntos_acumulacion.shp")
tachos_segregacion <- read_sf(dsn ="C:/Users/diego/Documents/OGRAC/residuos solidos/wgs84/tachos_segregación.shp")


paneles <- read_sf(dsn ="C:/Users/diego/Documents/OGRAC/energia/wgs84/paneles.shp")
paraderos <- read_sf(dsn ="C:/Users/diego/Documents/OGRAC/energia/wgs84/paraderos.shp")

iconoPersonalizado <- makeIcon(
  iconUrl = "C:/Users/diego/Documents/OGRAC/residuos solidos/botadero.png",  # URL o ruta local del icono
  iconWidth = 40,  # Ancho del icono
  iconHeight = 40,  # Altura del icono
  iconAnchorX = 12.5,  # Punto de anclaje X del icono (mitad del ancho)
  iconAnchorY = 41  # Punto de anclaje Y del icono (parte inferior)
)
iconoPersonalizado2 <- makeIcon(
  iconUrl = "C:/Users/diego/Documents/OGRAC/residuos solidos/tachos.png",  # URL o ruta local del icono
  iconWidth = 20,  # Ancho del icono
  iconHeight = 20,  # Altura del icono
  iconAnchorX = 12.5,  # Punto de anclaje X del icono (mitad del ancho)
  iconAnchorY = 41  # Punto de anclaje Y del icono (parte inferior)
)
iconoPersonalizado3 <- makeIcon(
  iconUrl = "C:/Users/diego/Documents/OGRAC/residuos solidos/tachos_acumu.png",  # URL o ruta local del icono
  iconWidth = 23,  # Ancho del icono
  iconHeight = 23,  # Altura del icono
  iconAnchorX = 12.5,  # Punto de anclaje X del icono (mitad del ancho)
  iconAnchorY = 41  # Punto de anclaje Y del icono (parte inferior)
)

iconoPersonalizado4 <- makeIcon(
  iconUrl = "C:/Users/diego/Documents/OGRAC/residuos solidos/acopio.png",  # URL o ruta local del icono
  iconWidth = 30,  # Ancho del icono
  iconHeight = 30,  # Altura del icono
  iconAnchorX = 12.5,  # Punto de anclaje X del icono (mitad del ancho)
  iconAnchorY = 41  # Punto de anclaje Y del icono (parte inferior)
)


icon_panel <- makeIcon(
  iconUrl = "C:/Users/diego/Documents/OGRAC/energia/panel.png",  # URL o ruta local del icono
  iconWidth = 30,  # Ancho del icono
  iconHeight = 30,  # Altura del icono
  iconAnchorX = 12.5,  # Punto de anclaje X del icono (mitad del ancho)
  iconAnchorY = 41  # Punto de anclaje Y del icono (parte inferior)
)

icon_paradero <- makeIcon(
  iconUrl = "C:/Users/diego/Documents/OGRAC/energia/paradero.png",  # URL o ruta local del icono
  iconWidth = 30,  # Ancho del icono
  iconHeight = 30,  # Altura del icono
  iconAnchorX = 12.5,  # Punto de anclaje X del icono (mitad del ancho)
  iconAnchorY = 41  # Punto de anclaje Y del icono (parte inferior)
)


labels_facu <- sprintf(
  "<strong>%s</strong>",
  edificación$EDIFICACIO
)%>% lapply(htmltools::HTML)

labels_paraderos <- sprintf(
  "<strong>%s</strong>",
  paraderos$PARADERO
)%>% lapply(htmltools::HTML)



dist_incendio <- read_sf(dsn ="C:/Users/diego/Documents/OGRAC/Incendios/dist_incendio.shp")
den_incendio <- read_sf(dsn ="C:/Users/diego/Documents/OGRAC/Incendios/den_incendio.shp")
carga_combustible <- read_sf(dsn ="C:/Users/diego/Documents/OGRAC/Incendios/carga_combustible_XY.shp")
bomberos <- read_sf(dsn ="C:/Users/diego/Documents/OGRAC/Incendios/bomberos.shp")
sedes_unmsm <- readxl::read_excel("C:/Users/diego/Documents/OGRAC/sedes_unmsm/sedes_unmsm.xls")




```

# MAPAS Y DOCUMENTACIÓN

## Columna

### Mapas

En el siguiente podras acceder a los mapas realizados por el Equipo Técnico de la Oficina General de Gestión del Riesgo y Adaptación al Cambio Climático, asi como el "PLAN DE PREVENCIÓN Y REDUCCIÓN DEL RIESGO DE DESASTRES DE LA UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS 2024-2030".

Mapas y PPRRD:

<https://drive.google.com/drive/folders/1b3eeCcgKM2I6HGIGuGJFLKwZbYkvyhUe?usp=drive_link>

<p style="text-align: center;">

[<strong>DIEGO MORANTE SUAREZ</strong>]{style="color: #FFFFFF;"}

</p>

<p style="text-align: center;">

<em><strong>[Oficina General de Gestión del Riesgo y Adaptación al Cambio Climático</strong>]{style="color: #FFFFFF;"}</em>

</p>

<p style="text-align: left;">

[<strong>GEOVISOR #1 <a href="https://www.facebook.com/Diegomorantesuarez/">https://www.facebook.com/Diegomorantesuarez/</a></strong>]{style="color: #FFFFFF;"}

</p>

<p style="text-align: left;">

[<strong>GEOVISOR #2 <a href="https://www.linkedin.com/in/diego-humberto-morante-suarez-b38a43279/">https://www.linkedin.com/in/diego-humberto-morante-suarez-b38a43279/</a></strong>]{style="color: #FFFFFF;"}

</p>

<p style="text-align: left;">

[<strong>DRIVE:
<a href="https://drive.google.com/drive/folders/1b3eeCcgKM2I6HGIGuGJFLKwZbYkvyhUe?usp=drive_link">https://drive.google.com/drive/folders/1b3eeCcgKM2I6HGIGuGJFLKwZbYkvyhUe?usp=drive_link</a></strong>]{style="color:  #FFFFFF;"}

</p>

<p style="text-align: left;">

 

</p>

## Columna

### Visualizacion

![](PPRRD.png){.centered-image width="500"}

## Columna

### Información

El **PPRRD de la UNMSM 2024-2030**, es un instrumento técnico orientado en el mediano plazo a convertirse en un documento que permita la eficiente implementación de la prevención y reducción del riesgo de desastres en el contexto universitario. Es presentado en cuatro (04) principales capítulos y se ha elaborado en el marco de los principios de protección, solidaridad social y sostenibilidad, considerando los enfoques territoriales de inclusión, interculturalidad y desarrollo sostenible; en concordancia la Política Nacional de Gestión del Riesgo de Desastres (GRD) al 2050 y el Plan Nacional de Gestión del Riesgo de Desastres 2022-2030, distribuidos en los siguientes capítulos:

El **Capítulo I**, desarrolla los aspectos generales, como el marco normativo que sustenta la elaboración del presente instrumento técnico; la metodología seguida para su elaboración y finaliza con la descripción de las principales características de la UNMSM.

El **Capítulo II**, presenta el diagnóstico institucional de los avances en la incorporación de la GRD en los instrumentos de gestión institucional y territorial, determinación de roles, funciones, estrategias y capacidad operativa en materia de GRD, incidiendo en los componentes prospectivos y correctivos de la GRD de la UNMSM; complementándose con el diagnóstico territorial de la Ciudad Universitaria y sus principales sedes, lo cual implica la priorización de peligros, identificación de zonas críticas y elementos expuestos, así como el análisis de la vulnerabilidad y determinación de niveles de riesgo de desastres.

El **Capítulo III**, contempla el desarrollo y formulación de propuestas a mediano plazo (2030) a partir del análisis de articulación con las principales políticas de carácter nacional y de los planes e instrumentos de la Universidad vinculados en materia de GRD, también contempla la determinación de objetivos a partir del cual se desprenden las actividades, programas y proyectos con el fin de corregir o evitar situaciones de riesgo de desastres y la identificación de posibles fuentes de financiamiento.

Finalmente, el **Capítulo IV**, describe los principales aspectos a tener en cuenta en la implementación del plan, referido a los responsables del seguimiento y de evaluación en intervenciones programadas en el Plan de Prevención y Reducción del Riesgo de Desastres de la UNMSM 2024-2030.

# INCENDIOS

## columna {data-width="400"}

### Incendio

```{r}



i <- leaflet() %>%
  setView(lng = -77.082, lat = -12.046, zoom = 11) %>%
  addProviderTiles("OpenStreetMap", group = "Mapa") %>%
  addTiles(
    urlTemplate = "https://server.arcgisonline.com/ArcGIS/rest/services/World_Imagery/MapServer/tile/{z}/{y}/{x}",
    attribution = 'Tiles &copy; Esri &mdash; Source: Esri, i-cubed, USDA, USGS, AEX, GeoEye, Getmapping, Aerogrid, IGN, IGP, UPR-EGP, and the GIS User Community',
    group = "Satélite"
  ) %>%
  addMarkers(
    data = sedes_unmsm,
    lng = ~LONG,
    lat = ~LAT_1,
    popup = ~as.character(Name),
    label = ~as.character(Name),
    options = markerOptions(autoPan = FALSE),
    labelOptions = labelOptions(
      noHide = F,
      style = list("font-size" = "12px", "font-weight" = "bold")
    ),
    clusterOptions = markerClusterOptions(),
    icon = leaflet::makeIcon(
      iconUrl = "//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/3/3a/UNMSM_coatofarms_seal.svg/514px-UNMSM_coatofarms_seal.svg.png",  # Ruta a tu icono
      iconWidth = 40, iconHeight = 40,  # Tamaño del icono
      iconAnchorX = 15, iconAnchorY = 15,  # Anclaje del icono
      popupAnchorX = 0, popupAnchorY = 0,  # Anclaje del popup
      shadowUrl = NULL  # No se usa sombra en este caso
    ),
    group = "Sedes"
  ) %>%  # Agregar el mapa base
  addCircleMarkers(
    data = bomberos,
    lng = ~st_coordinates(bomberos)[, 1],  # Extraer longitud
    lat = ~st_coordinates(bomberos)[, 2],  # Extraer latitud
    popup = ~nombre,  # Popup con el nombre del bombero
    label = ~nombre,  # Etiqueta con el nombre del bombero
    radius = 5,  # Tamaño de los puntos
    color = "red",  # Color de los puntos
    fillOpacity = 0.7,  # Opacidad del relleno de los puntos
    group = "Est. Bomberos"
  ) %>%
  addPolygons(
    data = dist_incendio[dist_incendio$Name == "Mayor a 4000m", ],
    weight = 1,
    fillColor = "red",
    color = "red",
    fillOpacity = 0.5,
    group = "Distancia"
  ) %>%
  addPolygons(
    data = dist_incendio[dist_incendio$Name == "2001-4000m", ],
    weight = 1,
    fillColor = "orange",
    color = "orange",
    fillOpacity = 0.5,
    group = "Distancia"
  ) %>%
  addPolygons(
    data = dist_incendio[dist_incendio$Name == "1001-2000m", ],
    weight = 1,
    fillColor = "yellow",
    color = "yellow",
    fillOpacity = 0.5,
    group = "Distancia"
  ) %>%
  addPolygons(
    data = dist_incendio[dist_incendio$Name == "500-1000m", ],
    weight = 1,
    fillColor = "#8CBB00",
    color = "#8CBB00",
    fillOpacity = 0.5,
    group = "Distancia"
  ) %>%
  addPolygons(
    data = dist_incendio[dist_incendio$Name == "Hasta 500m", ],
    weight = 1,
    fillColor = "#008000",
    color = "#008000",
    fillOpacity = 0.5,
    group = "Distancia"
  ) %>%
  addPolygons(
    data = den_incendio[den_incendio$gridcode == 1, ],
    weight = 1,
    fillColor = "#379BC2",
    color = "#379BC2",
    fillOpacity = 0.7,
    group = "Densidad"
  ) %>%
  addPolygons(
    data = den_incendio[den_incendio$gridcode == 2, ],
    weight = 1,
    fillColor = "#6FC59E",
    color = "#6FC59E",
    fillOpacity = 0.7,
    group = "Densidad"
  ) %>%
  addPolygons(
    data = den_incendio[den_incendio$gridcode == 3, ],
    weight = 1,
    fillColor = "yellow",
    color = "yellow",
    fillOpacity = 0.7,
    group = "Densidad"
  ) %>%
  addPolygons(
    data = den_incendio[den_incendio$gridcode == 4, ],
    weight = 1,
    fillColor = "orange",
    color = "orange",
    fillOpacity = 0.7,
    group = "Densidad"
  ) %>%
  addPolygons(
    data = den_incendio[den_incendio$gridcode == 5, ],
    weight = 1,
    fillColor = "red",
    color = "red",
    fillOpacity = 0.7,
    group = "Densidad"
  ) %>%
  addControl(
    html = '<div style="position: absolute; bottom: 10px; left: 10px; background-color: rgba(32, 31, 96, 0.8); padding: 5px; border-radius: 5px;">
              <img src="http://oggrac.unmsm.edu.pe/wp-content/uploads/2021/02/Diseno-sin-titulo.png" 
                   width="200" height="64" style="background: transparent; border: none;">
            </div>',
    position = "bottomleft"
  )  %>% 
  addLegend(
    position = "bottomright",
    colors = c("#089392","#6FC59E", "yellow","orange","red"),
    labels = c(" Hasta 4 incendios/km2 ","Hasta 4 - 5 incendios/km2","Hasta 6 - 10 incendios/km2","Hasta 10 - 19 incendios/km2","Mas de 19 incendios/km2"),
    title = "Densidad de Incendio", 
    opacity = 0.5
  )%>% 
  addLegend(
    position = "bottomright",
    colors = c("#008000","#8CBB00", "yellow","orange","red"),
    labels = c("Hasta 500m","500-1000m","1001-2000m","2001-4000m","Mayor a 4000m"),
    title = "Distancia Est. Bomberos", 
    opacity = 0.5
  )   %>%
  addLayersControl(
    baseGroups = c("Distancia", "Densidad"),
    overlayGroups = c("Est. Bomberos", "Satélite"),  
    options = layersControlOptions(collapsed = T)
  )
i
```

## columna {data-width="600"}

### Descripción {data-height="300"}

**Modelamiento** El Registro de grandes incendios ocurridos en Lima Metropolitana y el Plan de Contingencia ante Incendios muestra que las características que influyen en la generación y propagación de los incendios urbanos son:

-   La presencia de zonas comerciales formales e informales tugurizadas, de las cuales las informales presentan fuerte vulnerabilidad.

-   Presencia de locales comerciales que funcionan en casonas coloniales y republicanas construidas con materiales como quincha, madera y adobe.

-   Calles estrechas y concurridas por vendedores ambulantes que dificultan el acceso de vehículos de ayuda como bomberos y ambulancias.

-   Almacenes clandestinos, que acumulan materiales inflamables.

Las características mencionadas si bien importantes, no registran una base georreferenciada; por lo que será necesario trabajarlo a futuro. Para el presente Plan se trabajará con la información de factores de construcción y accesibilidad, que favorecen la propagación del fuego en las 13 sedes de la UNMSM en Lima Metropolitana.

**Distancia a la estación de bomberos** La variable Distancia a la estación de bomberos está relacionada al tiempo que requieren los bomberos para llegar al lugar del siniestro para contener el fuego, se calcula que para 1 Km de distancia hay 1 minuto de tiempo de llegada según el Método de Meseri

**Densidad de Incendios Urbanos en Lima Metropolitana** Los factores desencadenantes son aquellos que conllevan a que un peligro o un incendio se presente, esto se debe a las fallas en las instalaciones eléctricas, fugas de combustible, manejo inadecuado de materiales inflamables entre otros. En el modelado de los registros de Incendios en Lima Metropolitana se trabajó con un registro de incendios de enero a noviembre del 2023, los cuales se clasificaron en 5 rangos que van desde el rango I1 (áreas con menos registros de incendios, hasta 4 incendios/km2) hasta el I5 (áreas con más registros de incendios, más de 19 incendios/km2)

### Carga Combustible {data-height="400"}

*puedes acercarte a cada sede para poder conocer esta temática*

```{r}
l <- leaflet() %>%
  setView(lng = -77.057, lat = -12.056, zoom = 14)  %>%
  addProviderTiles("OpenStreetMap", group = "Mapa") %>%
  addTiles(
    urlTemplate = "https://server.arcgisonline.com/ArcGIS/rest/services/World_Imagery/MapServer/tile/{z}/{y}/{x}",
    attribution = 'Tiles &copy; Esri &mdash; Source: Esri, i-cubed, USDA, USGS, AEX, GeoEye, Getmapping, Aerogrid, IGN, IGP, UPR-EGP, and the GIS User Community',
    group = "Satélite"
  ) %>%
  addMarkers(
    data = sedes_unmsm,
    lng = ~LONG,
    lat = ~LAT_1,
    popup = ~as.character(Name),
    label = ~as.character(Name),
    options = markerOptions(autoPan = FALSE),
    labelOptions = labelOptions(
      noHide = F,
      style = list("font-size" = "12px", "font-weight" = "bold")
    ),
    clusterOptions = markerClusterOptions(),
    icon = leaflet::makeIcon(
      iconUrl = "//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/3/3a/UNMSM_coatofarms_seal.svg/514px-UNMSM_coatofarms_seal.svg.png",  # Ruta a tu icono
      iconWidth = 40, iconHeight = 40,  # Tamaño del icono
      iconAnchorX = 15, iconAnchorY = 15,  # Anclaje del icono
      popupAnchorX = 0, popupAnchorY = 0,  # Anclaje del popup
      shadowUrl = NULL  # No se usa sombra en este caso
    ),
    group = "Sedes"
  )  %>% 
  addLegend(
    position = "bottomleft",
    colors = c("#8eba33","#daff8e", "#b98d34","#ffbb34","#ff3334"),
    labels = c("0","100 a 200","300 a 400","500 a 700","700 a más"),
    title = "Carga Combustible (JL/m2)", 
    opacity = 0.5
  ) %>%
  addPolygons(
    data = carga_combustible[carga_combustible$carga_clas == "0", ],
    weight = 1,
    fillColor = "#8eba33",
    color = "#8eba33",
    fillOpacity = 0.7,
    group = "Carga Combustible") %>%
  addPolygons(
    data = carga_combustible[carga_combustible$carga_clas == "100 a 200", ],
    weight = 1,
    fillColor = "#daff8e",
    color = "#daff8e",
    fillOpacity = 0.7,
    group = "Carga Combustible"
  ) %>%
  addPolygons(
    data = carga_combustible[carga_combustible$carga_clas == "300 a 400", ],
    weight = 1,
    fillColor = "#b98d34",
    color = "#b98d34",
    fillOpacity = 0.7,
    group = "Carga Combustible"
  ) %>%
  addPolygons(
    data = carga_combustible[carga_combustible$carga_clas == "500 a 700", ],
    weight = 1,
    fillColor = "#ffbb34",
    color = "#ffbb34",
    fillOpacity = 0.7,
    group = "Carga Combustible"
  ) %>%
  addPolygons(
    data = carga_combustible[carga_combustible$carga_clas == "700 a más", ],
    weight = 1,
    fillColor = "#ff3334",
    color = "#ff3334",
    fillOpacity = 0.7,
    group = "Carga Combustible"
  ) %>%
  addPolygons(
    data = carga_combustible[carga_combustible$NIVE_RIESG == "MUY ALTO", ],
    weight = 1,
    fillColor = "red",
    color = "red",
    fillOpacity = 0.5,
    group = "Riesgo Incendios"
  ) %>%
  addPolygons(
    data = carga_combustible[carga_combustible$NIVE_RIESG == "ALTO", ],
    weight = 1,
    fillColor = "orange",
    color = "orange",
    fillOpacity = 0.5,
    group = "Riesgo Incendios"
  ) %>%
  addPolygons(
    data = carga_combustible[carga_combustible$NIVE_RIESG == "MEDIO", ],
    weight = 1,
    fillColor = "yellow",
    color = "yellow",
    fillOpacity = 0.5,
    group = "Riesgo Incendios"
  ) %>%
  addPolygons(
    data = carga_combustible[carga_combustible$NIVE_RIESG == "BAJO", ],
    weight = 1,
    fillColor = "#008000",
    color = "#008000",
    fillOpacity = 0.5,
    group = "Riesgo Incendios"
  ) %>% 
  addLegend(
    position = "bottomright",
    colors = c("red", "yellow","orange","#008000"),
    labels = c("Muy Alto","Alto","Medio","Bajo"),
    title = "Riesgo de Incendio", 
    opacity = 0.5) %>%
  addLayersControl(
    baseGroups = c("Carga Combustible", "Riesgo Incendios"),
    overlayGroups = c("Satélite", "Sedes"),  
    options = layersControlOptions(collapsed = T)
  )
l
```

# SOSTENIBILIDAD AMBIENTAL

## Columna A {data-width="400"}

### **Residuos Sólidos y Energía Renovables**

```{r}
r <- leaflet() %>%
  setView(lng = -77.084, lat = -12.057, zoom = 16)%>%
  addProviderTiles("OpenStreetMap", group = "Mapa" ) %>%
  addTiles(
    urlTemplate = "https://server.arcgisonline.com/ArcGIS/rest/services/World_Imagery/MapServer/tile/{z}/{y}/{x}",
    attribution = 'Tiles &copy; Esri &mdash; Source: Esri, i-cubed, USDA, USGS, AEX, GeoEye, Getmapping, Aerogrid, IGN, IGP, UPR-EGP, and the GIS User Community',
    group = "Satélite"
  ) %>%
  addMarkers(
    data = botadero,  # Tu objeto sf con datos de los marcadores
    lng = ~st_coordinates(botadero)[, 1],  # Extraer longitud
    lat = ~st_coordinates(botadero)[, 2],  # Extraer latitud
    icon = iconoPersonalizado,  # Usar el icono personalizado
    group = "Botadero"
  )%>%
  addMarkers(
    data = puntos_acumulacion,  # Tu objeto sf con datos de los marcadores
    lng = ~st_coordinates(puntos_acumulacion)[, 1],  # Extraer longitud
    lat = ~st_coordinates(puntos_acumulacion)[, 2],  # Extraer latitud
    icon = iconoPersonalizado3,  # Usar el icono personalizado
    group = "Tachos Acumulación"
  )%>%
  addMarkers(
    data = tachos_segregacion,  # Tu objeto sf con datos de los marcadores
    lng = ~st_coordinates(tachos_segregacion)[, 1],  # Extraer longitud
    lat = ~st_coordinates(tachos_segregacion)[, 2],  # Extraer latitud
    icon = iconoPersonalizado2,  # Usar el icono personalizado
    group = "Tachos Segregación"
  )%>%
  addMarkers(
    data = centro_acopio,  # Tu objeto sf con datos de los marcadores
    lng = ~st_coordinates(centro_acopio)[, 1],  # Extraer longitud
    lat = ~st_coordinates(centro_acopio)[, 2],  # Extraer latitud
    icon = iconoPersonalizado4,  # Usar el icono personalizado
    group = "centro de Acopio"
  )  %>%
  addPolygons(
    data = edificación,
    weight = 1,
    fillColor = "#43CD80",
    color = "#43CD80",
    fillOpacity = 0.9,
    label = labels_facu,  # Etiquetas de los polígonos
    labelOptions = labelOptions(  # Opciones de las etiquetas
      style = list("font-weight" = "normal", padding = "3px 8px"),  # Estilo de la etiqueta
      textsize = "15px",  # Tamaño del texto de la etiqueta
      direction = "auto"  # Dirección de la etiqueta
    ),
    highlightOptions = highlightOptions(  # Opciones de resaltado
      weight = 5,  # Grosor del borde al resaltar
      color = "#000",  # Color del borde al resaltar
      fillColor = "#548B54",
      fillOpacity = 0.5,  # Opacidad del relleno al resaltar
      bringToFront = TRUE  # Traer al frente al resaltar
    ),
    group = "Edificación"  # Agregar grupo para el control de capas
  ) %>%
  addPolygons(
    data = polig_acumulacion,
    weight = 1,
    fillColor = "red",
    color = "red",
    fillOpacity = 0.7,
    group = "Edificación acumulación"
  )%>%
  addMarkers(
    data = paneles,  # Tu objeto sf con datos de los marcadores
    lng = ~st_coordinates(paneles)[, 1],  # Extraer longitud
    lat = ~st_coordinates(paneles)[, 2],  # Extraer latitud
    icon = icon_panel,  # Usar el icono personalizado
    group = "Paneles"
  )%>%
  addMarkers(
    data = paraderos,  # Tu objeto sf con datos de los marcadores
    lng = ~st_coordinates(paraderos)[, 1],  # Extraer longitud
    lat = ~st_coordinates(paraderos)[, 2],  # Extraer latitud
    icon = icon_paradero,  # Usar el icono personalizado
    label = labels_paraderos,
    group = "Paraderos"
  )   %>%
    addLayersControl(
      overlayGroups = c("Satélite", "Botadero", "Tachos Acumulación","Tachos Segregación", "centro de Acopio", "Edificación", "Edificación acumulación", "Paraderos","Paneles"),  # Grupos de capas
      options = layersControlOptions(collapsed = F)
    )
r
```

## Columna A {data-width="400"}

### Descripción

*Residuos solidos*

La gestión de residuos sólidos en la Universidad Nacional Mayor de San Marcos no se realiza de manera eficiente ya que no se ha implementado una política formal de esta. Si bien es cierto se hizo el intento de plantear propuestas de segregación de residuos sólidos por facultad pero no se ha realizado de manera óptima ya que el destino de los residuos termina siendo el mismo contenedor que va al camión recolector.

*Energias renovables*

En la Universidad Nacional Mayor de San Marcos, se destaca los paneles solares que que alimentan cargadores de celulares, luminarias de paraderos y postes de ilumnación cerca a la Residencia Universitaria.

|                   **Residuos Sólidos**                   | **Descripción**                      |
|:-----------------------------------:|:----------------------------------|
|    ![](images/acopio.png){.centered-image width="30"}    | Centro de Acopio                     |
|           ![](images/botadero.png){width="30"}           | Botadero                             |
|            ![](images/tachos.png){width="30"}            | Tachos de segregación                |
|         ![](images/tachos_acumu.png){width="30"}         | Tachos con Acumulación               |
| ![](images/acumulacion_poly.png){width="30" height="19"} | Acumulación en techos de edificación |
|   ![](images/edificacion.png){width="30" height="19"}    | Edificación                          |
|                  **Energía Renovables**                  | **Descripción**                      |
|            ![](images/panel.png){width="30"}             | Paneles Solares                      |
|     ![](images/paradero.png){width="30" height="28"}     | Paraderos de Bus Perimetral          |
|   ![](images/edificacion2.png){width="30" height="19"}   | Edificación                          |